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Data Science on the Google Cloud Platform
Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning
Valliappa Lakshmanan
Livre broché | Anglais
89,45 €
+ 178 points
Format
Description
Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build using Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows data engineers and data scientists how to implement an end-to-end data pipeline with cloud native tools on GCP.
Throughout this updated second edition, you'll work through a sample business decision by employing a variety of data science approaches. Follow along by building a data pipeline in your own project on GCP, and discover how to solve data science problems in a transformative and more collaborative way.
You'll learn how to:
- Employ best practices in building highly scalable data and ML pipelines on Google Cloud
- Automate and schedule data ingest using Cloud Run
- Create and populate a dashboard in Data Studio
- Build a real-time analytics pipeline using Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
- Conduct interactive data exploration with BigQuery
- Create a Bayesian model with Spark on Cloud Dataproc
- Forecast time series and do anomaly detection with BigQuery ML
- Aggregate within time windows with Dataflow
- Train explainable machine learning models with Vertex AI
- Operationalize ML with Vertex AI Pipelines
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 459
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9781098118952
- Date de parution :
- 03-05-22
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 178 mm x 233 mm
- Poids :
- 730 g
Les avis
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